2.3　关键前沿技术与发展趋势

2.3.1　机器人自主行为技术

机器人自主行为技术是使机器人具备一定独立自主解决问题能力的技术，主要研究内容包括广义行为环境的感知与理解技术，解决机器人对动态以及非结构化环境的认知问题；机器人的自主学习技术，使机器人在与环境交互中能够自主地积累知识与经验，不断地提升其智能水平；面对复杂环境与任务的行为决策等。当前主要目标是能面对意外环境自主决定运动和完成计划外作业的能力，以便使机器人在变化的环境中，仍能完成使命。

2.3.2　人机交互与协作技术

人机交互与协作技术是使机器人能和人一起工作与活动，就像人类的师徒和伙伴一样，相互学习与协作的技术，是机器人进步的重要方向。当前的研究热点是使人和机器人同在一个物理空间分工完成给定的工作任务。为能够保证安全和分工作业，机器人必须对人的一些选定行为和作业对象具有足够的感知能力，必须具有相应的行为规则与动作规划能力。需要研究多模态人机交互方法与技术，包括基于语音指令集及机器人自主识别的语音交互技术、基于手势/姿态指令集及机器人自主识别的视觉交互技术、生机电融合交互技术，以及人机多层次指令融合技术等。

2.3.3　多机器人智能协作技术

随着机器人的应用领域不断扩大，无论在工业领域还是在危险环境作业，甚至在为个人/家庭服务的领域，都会要求机器人技术共同完成同一个使命任务。机器人之间如何协作是一个必须解决的问题。多机器人智能协作技术研究通过多传感器融合技术、智能伺服控制技术，实现复杂环境任务操作智能化和简单化；通过网络控制技术、多机器人系统技术、智能优化和协同技术，完成复杂大型任务的多机器人智能协作。

2.3.4　机器人生机电融合技术

机电系统对生物体结构、功能和工作原理的模仿或模拟无法使机器人具有生命系统的完整性能。生命与机电系统的融合是实现目标的有效手段。机器人生机电融合技术探索以生命机理为基础的生物感知与驱动理论，阐明生命感知的尺度效应，研究面向生机同体的物理接口与编码/解码技术、面向生物机电系统信息融合技术，实现生机电不同载体间信息的双向传递；实现机器人对人类意图的准确理解和人类对机器人运动的精确感知；基于生机电系统高度融合的新型感知器件，将生命系统优点与机电系统结合，全面提升机器人的感知性能。

2.3.5　机器人仿生技术

生物在复杂、动态、不确定的非结构化环境中表现出极强的适应性和生存能力。对自然界生物行为和功能的探索、模仿、综合、再现，是提升机器人的适应性、自主性、作业能力和机器智能水平的有效手段。机器人仿生技术主要探索和借鉴人类和动物以及其他动物的功能、结构、运动、感知、决策的机理，研究运动、机构与驱动仿生，功能与形态仿生，感知与交互仿生，行为规划与控制仿生和复杂环境适应能力仿生，形成新型高效的机器人机构、驱动、感知、控制、导航、智能、环境适应手段等，提升机器人的性能。

2.3.6　软体机器人技术

软体机器人技术是指采用流体、凝胶、形状记忆合金等柔韧性材料进行机器人研发、设计和制造的技术。软体机器人一般采用流体驱动、物理驱动、内燃爆破驱动等驱动方式，因其材料特性，有望在工业易碎品抓取、管道故障检查、医疗诊断、侦查探测等领域取得应用。但目前在材料、加工、自主控制等方面，软体机器人技术仍存在一定的缺陷并面临着挑战。需要解决的主要问题如下：研究新型柔韧材料，解决目前材料在应力、应变、使用寿命等方面存在的问题；强化仿生智能控制算法研究，通过有效计算控制机器人移动、机体刚度与形变程度，使之更好地适应多变的环境，并解决运用中不能实时控制的问题。

2.3.7　机器人自主编程技术

机器人自主编程技术是利用传感器的反馈信息自动生成作业程序的技术。当前，在机器人的应用中，手工示教编程仍占主导地位，但随着人们对产品质量和生产效率要求的提高，编程周期长、示教精度低的手工示教编程已不能满足需求，机器人自主编程取代手工示教编程成为必然发展趋势。该技术主要研究内容包括基于视觉反馈的自主编程技术、基于激光结构光的自主编程技术、多传感器信息融合自主编程技术等。

2.3.8　机器人环境认知技术

无论是完成使命还是自身保护，机器人能了解自身所处的环境是非常必要的，机器人的自主能力依赖于它对环境的了解能力。视觉感知、听觉感知和触觉感知是当前机器人了解外部世界的主要手段。此外，在虚拟环境中训练机器人是使其适应环境的一种高效途径。

2.3.9　情感与意图识别技术

情感与意图识别技术是指通过融合人类面部表情、语言特征、眼动状态和肢体动作等多类别状态特征，并且通过感知技术综合判断，实现对人类情绪甚至心理活动的有效识别，使机器人获得类似人类的观察、理解、反应和表达各种情感的能力。情感与意图识别技术在机器人辅助医疗康复、刑侦鉴别等领域具有较为广阔的应用前景。如何对获取的多模式情感信号（如面部表情图像、声音、心率、血压等）进行分析并推断出被观测者的情感状态是情感与意图识别技术的一个关键。

2.3.10　机器人技能型作业技术

机器人结构越来越灵巧，智能化程度越来越高，这是机器人的发展趋势。同时，要求机器人的作业能力更强、更灵活。当前，机器人技能型作业技术的研究重点是探索新的高强度轻质材料与新结构，进一步提高负载/自重比；发展一体化关节、灵巧手、柔性驱动机构、类人结构等。

2.3.11　机器人模块化与重构技术

面向多品种、小批量、柔性制造需求，开展一体化关节技术及工业机器人模块化研究。机器人模块化与重构技术要重点突破结构/驱动/感知/控制一体化关节设计、机器人模块化构型与运动学自动生成、自主重构理论与方法、机器人动力学建模与控制参数自整定、机器人运动轨迹规划与最优控制、人机交互与技能示教等技术，研制结构/驱动/感知/控制一体化关节及机器人模块化产品，面向典型应用开展示范，制定相关的技术标准。

2.3.12　面向制造的机器人即插即用技术

针对未来规模化工业生产的高灵活性、高适应性、高效率以及快速响应市场等需求，突破机器人模块化制造单元系统的适应性及模块化设计、以机器人为核心的自动化生产线快速可重构、机器人制造单元与AGV物流单元的动态调度与协调控制、矩阵式自动化生产的作业流优化等关键技术，研制面向工艺应用的机器人模块化制造单元系统，形成面向自适应与可重构生产线的机器人应用模式。开展应用示范，提供面向典型工业应用的机器人模块化制造单元系统及以其为核心的自动化生产线解决方案，并具备适应产品个性化及多样性的生产线快速重构部署能力。

2.3.13　机器人通信与网络化技术

随着现代工业和商业系统的持续发展，对机器人系统中应用共享数据网络的需求也与日俱增。通过共享的数字通信网络实现机器人各模块化关节之间、机器人之间或机器人与其他现场设备之间、机器人与远程或云端控制中心之间的数据通信、资源共享和相互协作，从而使得整体系统具有可扩展性好、可靠性高以及具备远程控制能力等优点。重点研究高通信带宽的实时网络技术、无线互联技术、网络系统的同步性问题（包括时钟同步和运动同步等）、网络安全问题、基于网络的遥操作技术等。

2.3.14　机器人安全、社会、伦理技术

近年来，机器人被广泛应用于地面运输、航空及核环境探测、医疗服务等众多领域，其安全性逐渐成为机器人研究的重要方向之一，研究内容包括通信安全、机器人系统安全、机器人功能安全、机器人安全性设计与评估、机器人失控的安全防范等。此外，随着机器人逐步进入人类社会，其与人类的交互不断增加，机器人伤人、机器人主体地位界定等引发了一系列新的伦理问题。需要充分梳理机器人逐渐深入人类社会过程中对人类社会产生的影响，分析这些关键技术改变人类社会的深层原因，对其可能产生的积极或消极的社会效应，特别是可能导致的各种尖锐的社会伦理问题进行评估，明确机器人的社会属性和主体地位，分析并重建社会和伦理责任体系，以充分发挥机器人的效益，并最大限度降低其风险。

2.3.15　机器人集群技术

随着机器人应用模式从单体到群体、机器人技术发展从单体自主适应到互联协作的总体趋势日益明显，将多个常规的、“低”智能的个体组成集群，并通过协同、合作实现系统整体智能，这一趋势逐渐受到关注与重视。其主要研究方向包括集群间的高效协同规则、集群智能涌现机理（模型与计算）等基础问题，以及机器人集群整体适应性、稳定性、自组织性等系统特性分析技术和面向典型应用的机器人集群系统实验及其智能涌现实现技术等。

2.3.16　机器人软件技术

机器人软件主要包括机器人操作系统、中间件和工艺软件等，集成机器人语言、人机对话、视觉识别及运动控制等核心技术，可以实现实体机器人的开发与智能应用。机器人操作系统技术包括任务分割与实时通信技术、实时数据分发与交互技术、机器人硬件即插即用式动态配置技术、机器人功能组件的标准化技术、机器人应用框架描述技术等。中间件技术即功能软件技术，工业机器人主要体现在高性能运动控制、标定与误差补偿、力位混合控制，机器人协同作业与调度，机器人示教/编程与监控诊断等；智能机器人主要体现在人工智能（AI）、人机接口（HMI）和5G通信能力，可以增强机器人对文字、语音、视觉、触觉等多维度信息的处理能力以及人脸检测和识别、人体跟踪、声音情绪识别、颜色识别、目标物体识别等智能感知和认知能力。工艺软件是人类作业经验的总结，这些经验形成专家库，用于提升机器人的焊接、搬运和装配等作业能力，使之具备端茶倒水、喂饭照顾和送药陪护等服务能力。需要突破机器人操作系统以及功能软件核心技术，开发通用型实时多任务机器人操作系统，以及面向工业、服务等机器人的系列化功能软件，建立开放式、模块化、标准化驱动组件与工艺软件库，构建机器人操作系统与功能软件的开发与测试平台，实现示范应用，拓展应用领域，扩大产业化规模。